一种基于s波段双偏振天气雷达降水估测方法
阅读说明：本技术 一种基于s波段双偏振天气雷达降水估测方法 (Rainfall estimation method based on S-band dual-polarization weather radar ) 是由 汪章维 陈昊 王晗 卢兴来 于 2021-08-18 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于S波段双偏振天气雷达降水估测方法,涉及降水估测领域。目前基于双偏振雷达的降水估测方法,主要建立基于偏振量的不同组合与降水率之间的关系方法,使用小时雨量计进行订正,时间尺度较大,影响最后的订正效果。本方法使用雷达有效覆盖范围内的实时分钟雨量计数据,并且在进行液态降水估测时采用双阈值,选择不同的降水估测算法计算,对双偏振雷达的逐体扫降水率产品进行实时校准订正。其订正时间尺度更小,订正后的逐体扫雨强产品的精度更高,使用订正后的雨强产品累计得到的小时降水量产品更准确,且长期稳定性更好。(The invention discloses a rainfall estimation method based on an S-band dual-polarization weather radar, and relates to the field of rainfall estimation. At present, a rainfall estimation method based on a dual-polarization radar mainly establishes a relation method between different combinations based on polarization quantity and rainfall rate, and uses an hour rain gauge to correct, so that the time scale is large, and the final correction effect is influenced. The method uses real-time minute rain gauge data in the effective coverage range of the radar, adopts double thresholds when liquid precipitation estimation is carried out, selects different precipitation estimation algorithms to calculate, and carries out real-time calibration and correction on the body-by-body sweep precipitation rate product of the dual-polarization radar. The correction time scale is smaller, the precision of the corrected body-by-body rain intensity sweeping product is higher, the hourly precipitation product obtained by using the accumulated corrected rain intensity product is more accurate, and the long-term stability is better.)
技术领域
本发明涉及降水估测领域，尤其涉及一种基于S波段双偏振天气雷达降水估测方法。
背景技术
天气雷达是大气探测、云降水物理研究的重要手段，被广泛应用于气象监测预警和气象科学研究。天气雷达不仅可以为中小尺度天气过程提供准确的观测资料，还能够通过降水产品反映空间降水的不均匀性。雷达定量降水估测业务是现代天气业务体系的重要组成部分，也是定量降水预报、强降水短临预警的基础，对山洪地质灾害和中小河流洪水精细化预报起重要支撑作用，因此提高雷达降水估测精度具有十分重要的意义。
随着双偏振多普勒天气雷达的快速发展及在云降水领域的广泛应用，双偏振雷达的多偏振量极大提高了降水估测及水凝物分类识别的能力。国内外学者对于S波段双偏振天气雷达在降水估测方面的算法做了大量研究，目前基于双偏振雷达的降水估测方法，主要建立基于偏振量(ZH、ZDR、KDP)的不同组合与降水率之间的关系方法，即选择组合关系法，如JPOLE算法，CSU-ICE算法，CSU-HIDRO算法等。这些主流方法的思路大致分为三类，第一类是基于反射率与降水率之间的简单关系(R(ZH))计算出降水率强度来选择不同的降水估测关系，即采用R(ZH)关系对降水强度进行简单分型，然后将降水强度划分为几个不同的强度范围，如小雨(R<2.5mm/h)，中雨(2.5mm/h<R<8.0mm/h)，大雨(8mm/h<R<16mm/h)，暴雨(R>16mm/h)等降水类型，最后，根据粗算的降水率R所对应的同降水强度类型，采用不同的降水率与偏振量的组合关系进行二次精确计算。第二类是根据偏振量(ZH、ZDRv、KDP)阈值来选择不同参数组合计算降水强度。第三类算法将水凝物的相态识别加入到降水估测中，首先使用模糊逻辑法对水凝物进行分类(如：地物，冰晶，小雨，大雨，大雨滴等)，再根据ZH、ZDR和KDP的阈值来选择降水估测的关系式。
现有S波段双偏振天气雷达的降水估测方法主要有以下几个缺点：第一：使用提前划分好的降水强度类型选择不同的偏振量与降水率之间的关系组合的做法太过于简单化，估测精度会大大受到粗略计算的降水强度的影响，如冰晶粒子粗略计算的降水率会偏大，最终精确计算得到的降水率较高，但实际却没有液态降水。第二，降水率与偏振量之间的组合方法中大量使用了偏振量差分反射率因子(ZDR)。但是差分反射率因子由于存在标定不及时将出现较大的偏差，在弱降水时对降水估测结果产生较大的影响，使得计算结果不准确。第三，目前双偏振雷达降水估测方法由于受到观测参量标定等影响，其估测精度的稳定性较难保证，难以提供长期稳定、准确的降水场估测资料。第四：目前也存在使用雨量计对雷达降水估测进行校准订正的方法，但是基本都是使用小时雨量计进行订正，时间尺度较大，影响最后的订正效果。
发明内容
本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种基于S波段双偏振天气雷达降水估测方法，以提升S波段双偏振天气雷达对降水强度的估计准确度为目的。为此，本发明采取以下技术方案。
一种基于S波段双偏振天气雷达降水估测方法，包括以下步骤：
1)获取S波段双偏振雷达体扫基数据；
2)对S波段双偏振雷达体扫基数据进行质量控制；
3)使用基于模糊逻辑的双偏振雷达定量降水估测算法计算雷达降水估测数据；
4)获取S波段雷达覆盖范围内自动站分钟级雨量计数据；
5)采用分钟级雨量计数据对雷达降水估测数据进行逐体扫实时订正，计算逐体扫实时校准订正后的降水估测数据，得到校准订正后雷达逐体扫瞬时降水强度产品QPE；
6)通过逐体扫实时校准订正后的降水估测数据，累计后得到双偏振雷达小时降水量估测数据，即双偏振雷达小时降水量产品OHP。
使用雷达有效覆盖范围内的实时分钟级雨量计数据，对双偏振雷达的逐体扫降水率产品进行实时校准订正，校准订正的数据时间分辨率更高，其订正时间尺度更小，从本质上改善小时降水量的系统性偏差问题，订正后的逐体扫降水强度的精度更高，使用订正后的降水强度累计得到的小时降水量更准确，且长期稳定性更好，极大的改善降水估测的精度，提升了S波段双偏振天气雷达对降水强度的估计准确度。
而且，相比单偏振基于ZR关系进行降水率计算的方法，双偏振量能提供更多的降水微物理信息，并且差分相移率KDP受到雨区衰减和波束遮挡的影响较小，与强降水的线性关系较好。因此，基于双偏振量的降水反演能够获得更准确的降水估计结果。
作为优选技术手段：步骤2)中，数据质量控制包括：
201)反射率ZH使用中值滤波器以及沿着径向方向上采用5个距离库的滑动平均值的方法来消除异常值和减少随机波动；
202)根据相关系数ρhv小于0.85的阈值来剔除包括地物杂波、湍流散射、异常杂波的非气象回波；
203)对差分相移率KDP进行质量控制，首先根据地物杂波的差分相位均值来标定系统的初始相位，然后平滑滤波，最后通过线性编程的方法来计算KDP，线性规划的方法可以确保KDP的非负性，同时符合其物理含义。
S波段双偏振雷达数据质量控制主要考虑以下三个方面对数据带来的影响：(1)非气象回波(地物杂波、湍流散射、异常干扰)；(2)差分相移率(KDP)受到前向散射和后向散射所造成的噪点对降水估测的影响；(3)反射率的噪点对降水估测的影响，通过数据的质量控制，可有效降低以上问题可能对降水估测结果带来影响的数据情况。
作为优选技术手段：步骤4)中，自动站分钟级雨量计数据采用雷达覆盖150km范围内的实时分钟级雨量计数据。数据覆盖范围可靠性高，实时校准订正，其订正时间尺度小。
作为优选技术手段：步骤3)中，计算雷达降水估测数据时，以模糊逻辑水凝物分类为基础，将降水类型大致分为液态和非液态，对其中的反射率ZH和差分相移率KDP进行判定，然后根据KDP和ZH的阈值选择对应的降水率计算公式R(ZH)＝0.019ZH 0.761和R(KDP)＝44.84KDP 0.763进行计算。基于模糊逻辑的水凝物分类方法，根据其结果只对其中液态降水类型进行定量降水估测，并且在进行液态降水估测时采用双阈值法，即只对其中的反射率ZH和差分相移率KDP进行判定，选择不同的降水估测算法，可有效实现降水估测；使用模糊逻辑水汽分类且使用较为简单的结果(固态和液态)，并且在降水率计算的过程中主要使用R(ZH)和R(KDP)，减少了数据质量对降水率计算的影响。
作为优选技术手段：步骤5)中，采用分钟级雨量计数据对雷达降水估测数据进行逐体扫实时订正包括以下步骤：
501)寻找到雨量计在体扫时间内(雷达基数据体扫结束减去体扫开始时间)的累计雨量并转换为其对应的小时降水强度Rg，同时根据雨量计的经纬度信息寻找其垂直方向上降水强度对应距离库的估测雨量Rr；
502)使用降水强度Rg和估测雨量Rr二者的比值Rg/Rr作为订正因子，将订正因子通过基于薄板样条TPS算法插值到整个雷达降水估测范围内的每个格点，即形成了雷达降水强度中每个格点所对应的订正因子；
503)通过将每个格点中的订正因子乘以对应的降水强度的对应格点，计算逐体扫的校准订正实时降水估测数据，得到校准订正后雷达逐体扫瞬时降水强度产品QPE。从而有效实现降水强度的订正。
有益效果：使用雷达有效覆盖范围内的实时分钟级雨量计数据，对双偏振雷达的逐体扫降水率产品进行实时校准订正，校准订正的数据时间分辨率更高，其订正时间尺度更小，使用模糊逻辑水汽分类且使用较为简单的结果(固态和液态)，并且在降水率计算的过程中主要使用R(ZH)和R(KDP)，减少了数据质量对降水率计算的影响，从本质上改善小时降水量的系统性偏差问题，订正后的逐体扫降水强度的精度更高，使用订正后的降水强度累计得到的小时降水量更准确，且长期稳定性更好，极大的改善降水估测的精度，提升了S波段双偏振天气雷达对降水强度的估计准确度，更符合业务系统的需求。
附图说明
图1是本发明方法过程示意图。
图2是本发明计算逐体扫实时降水强度过程示意图。
图3是本发明实例中选取雷达站和地面站雨量计分布图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
如图1所示，一种基于S波段双偏振天气雷达降水估测方法，其过程包括以下步骤：
S1:获取S波段双偏振雷达体扫基数据。
S2:对S波段双偏振雷达体扫基数据进行质量控制。
数据质量控制包括：
S201:反射率ZH使用中值滤波器以及沿着径向方向上采用5个距离库的滑动平均值的方法来消除异常值和减少随机波动。
S202:根据相关系数(ρhv)小于0.85的阈值来剔除包括地物杂波、湍流散射、异常杂波的非气象回波。
S203:对差分相移率(KDP)进行质量控制，首先根据地物杂波的差分相位均值来标定系统的初始相位，然后平滑滤波，最后通过线性编程的方法来计算KDP，线性规划的方法可以确保KDP的非负性，同时符合其物理含义。
S波段双偏振雷达数据质量控制主要考虑以下三个方面对数据带来的影响：(1)非气象回波(地物杂波、湍流散射、异常干扰)；(2)差分相移率(KDP)受到前向散射和后向散射所造成的噪点对降水估测的影响；(3)反射率的噪点对降水估测的影响，通过数据的质量控制，可有效降低以上问题可能对降水估测结果带来影响的数据情况。
S3:使用基于模糊逻辑的双偏振雷达定量降水估测算法计算雷达降水估测数据；
为了有效实现降水估测，如图2所示，计算雷达降水估测数据时，以模糊逻辑水凝物分类为基础，将降水类型大致分为液态和非液态，对其中的反射率(ZH)和差分相移率(KDP)进行判定，然后根据KDP和ZH的阈值选择不同的降水率计算公式R(ZH)＝0.019ZH 0.761和R(KDP)＝44.84KDP 0.763进行计算。基于模糊逻辑的水凝物分类方法，根据其结果只对其中液态降水类型进行定量降水估测，并且在进行液态降水估测时采用双阈值法，即只对其中的反射率(ZH)和差分相移率(KDP)进行判定，选择不同的降水估测算法，可有效实现降水估测；使用模糊逻辑水汽分类且使用较为简单的结果(固态和液态)，并且在降水率计算的过程中主要使用R(ZH)和R(KDP)，减少了数据质量对降水率计算的影响。
S4:获取S波段雷达覆盖范围内自动站分钟级雨量计数据。
自动站分钟级雨量计数据采用雷达覆盖150km范围内的实时分钟级雨量计数据。数据覆盖范围可靠性高，实时校准订正，其订正时间尺度小。
S5:采用分钟级雨量计数据对雷达降水估测数据进行逐体扫实时订正，计算逐体扫实时校准订正后的降水估测数据，得到校准订正后雷达逐体扫瞬时降水强度产品QPE。
其包括以下步骤：
S501:寻找到雨量计在体扫时间内(雷达基数据体扫结束减去体扫开始时间)的累计雨量并转换为其对应的小时降水强度Rg，同时根据雨量计的经纬度信息寻找其垂直方向上降水强度对应距离库的估测雨量Rr；
S502:使用降水强度Rg和估测雨量Rr二者的比值Rg/Rr作为订正因子，将订正因子通过基于薄板样条TPS算法插值到整个雷达降水估测范围内的每个格点，即形成了雷达降水强度中每个格点所对应的订正因子；
S503:通过将每个格点中的订正因子乘以对应的降水强度的对应格点，计算逐体扫的校准订正实时降水估测数据，得到校准订正后雷达逐体扫瞬时降水强度产品QPE。有效实现降水强度的订正。
基于薄板样条TPS算法是一种数值插值方法，其原理为：在空间区域R2内分布n个已知点集，Pi，i＝1,2,…,n.其坐标表示为：(xi,yi,z(xi,yi))，如果z(xi,yi)具有二次连续导数，那么一个通过所有给定的点的“最小弯曲”光滑表面。弯曲能量可以表示为：
当该弯曲能量为最小时，所得到的插值函数就是TPS插值函数。此时，插值函数为：
所给出的点集为3D点坐标，分别用Pi和vi表示，其中Pi表示已给出的n个点中的第i个，U(r)为的核函数：
U(r)＝r2 log(r2) (3)
|Pi-(x，y)|表示目标点(x，y)点到已知点Pi的距离。
(2)式中各项的矩阵表达式如下(4)、(5)、(6)、(7)和(8)所示，最终式(9)为式(2)的矩阵表达式，其中，rij表示点Pi到点Pj的距离：
至此，根据表达式(10)解出的a和w构建插值函数f(x，y)。弯曲能量也可以由矩阵表示：
If＝wTKw (11)
现在就可以根据a和w，对任意点(x，y)进行v插值。
S6：通过逐体扫实时校准订正后的降水估测数据，累计得到双偏振雷达小时降水量估测。
为了保证本方法的有效性，还可包括步骤：
定时对小时降水量预测数据进行精度评估，若精度低于设定阈值时，对订正时参数进行修正；精度评估采用多个评估指标，包括：相对误差(RE)、均方根误差(RMSE)和皮尔逊相关系数(CC)；其中：相对误差(RE)能够较好的反映数据的可信度，RE越小，可信度越高；RMSE表示均方根误差，均方根误差能够很好地反映雷达估测值和雨量计实测值之间的离散程度，其反映了估测值偏离实测值的程度，其值越小离散程度越低，表明数据越集中，算法的稳定性越好；CC表征了估测值样本与实测值样本之间的相关性，相关系数越接近1，表明估测值与实测值之间的相关性越好；
三个指标具体定义如下：
相对误差(RE)：
均方根误差(RMSE)：
皮尔逊相关系数(CC)：
式中n为雷达-雨量计匹配数据点个数，Rgage,i表示第i组雨量计小时降水量，Rradar,i表示第i组雨量计对应雷达估测小时降水量，表示n个雨量计实测小时降水量均值，表示同n个雨量计对应雷达小时降水量估测均值。
以下实例内容为进一步验证本方法的优势。
一、获取数据：本技术方案选取杭州地区2020年汛期内多次大范围降水过程计算验证，以9月17日一次强降水过程数据为代表进行分析。该数据主要包括杭州S波段双偏振天气雷达观测资料和地面自动站雨量计资料。
地面站资料选取了在本次降水过程中雷达覆盖范围内约1000个有效降水的雨量计数据参与算法订正。其中，选取50多个雨量计用于评估，其不参与订正过程。所选取的雷达和雨量计分布情用来评估分析况如图3中圈内所示，降水信息统计表如表1所示。
表1降水过程信息统计
二、数据处理：
通过实时QPE(quantitative precipitation estimation)校准订正实时降水强度(简称QPE-ADJUST)，通过自动获取雷达覆盖150km范围内的分钟级雨量计资料，采用薄板样条(Thin Plate Splines，TPS)插值法对天气雷达的降水场资料进行校准，将雷达单个体扫时间内的定量降水估测产品QPE与该体扫时段内的分钟级雨量计资料进行降水强度比对、订正，修正雷达单位体扫时间内的降水强度。最后，通过时间累积完成1小时降水、3小时降水等降水估测产品。
三、评估分析：
采用多种评估指标，分别为相对误差(RE)、均方根误差(RMSE)和皮尔逊相关系数(CC)，分别对不同降水估测算法进行验证分析。
分别使用不同的方法：ZR关系法(基于单偏振ZR关系的降水估测方法)、CSU-HIDRO法(基于偏振量的雷达降水估测方法)、OHP-ADJUST法(基于小时雨量计订正的双偏振降水估测法)和本申请的方法：QPE-ADJUST(基于分钟雨量计资料订正的双偏振降水估测法)对9月17号的雷达资料进行处理，估测方法得到2020年9月17日5点至6点的小时降水量估测(OHP)结果。表2给出了本次降水过程的各方法的误差统计数据。其结果表明，本发明的方法明显优于其他方法，这说明雨量计的订正起到了正贡献。本技术方案的雨量计订正采用逐体扫订正和逐小时订正，其降水估计精度最好。
表2不同降水估计算法误差统计结果
因此，本方法能够在保证降水估计准确性的同时，还能够提高实时降水强度估计的准确性。
在本技术方案中，定时对小时降水量预测数据进行精度评估时，设定阈值为30％，由于其满足要求，故不对订正参数进行修正。
以上图1-3所示的一种基于S波段双偏振天气雷达降水估测方法是本发明的具体实施例，已经体现出本发明实质性特点和进步，可根据实际的使用需要，在本发明的启示下，对其进行形状、结构等方面的等同修改，均在本方案的保护范围之列。
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